TRANSUMANESIMO-UOMO OGM-Intelligenza artificiale-CYBORG-NANOTECNOLOGIE-SINGOLARITY (CAMERA DEI DEPUTATI E ALTRE PROVE TUTTE QUI)

Le aziende manifatturiere italiane spesso fanno più innovazione di quelle americane. Sono early adopters, avanguardie, come noi lo siamo nell’intelligenza artificiale“, spiega il cofondatore di Neurala, Massimiliano Versace, a Wired. Detto da uno dei massimi esperti globali di deep learning e reti neurali coglie un po’ in contropiede. Eppure Versace ha deciso di aprire una sede in Italia della sua società che ha sede a Boston per trovare nuovi clienti, collaborare con il nostro tessuto industriale e assumere talenti.

Cosa fa Neurala?
Neurala è nata circa quindici anni fa come classico spinoff di un progetto di ricerca maturato presso la Boston University. Ma bisogna fare un passo ancora più indietro per comprendere la portata di questo fenomeno. Esattamente a quando il monfalconese Versace consegue il dottorato in psicologia sperimentale all’Università di Trieste, successivamente quello in sistemi cognitivi e neurali a Boston e infine diventa docente di intelligenza artificiale per di più fondando il Neuromorphics Lab. In questi laboratori vengono avviate diverse collaborazioni fra cui quella per il progetto Darpa Synapse con Hp, che puntava a realizzare un nuovo tipo di computer cognitivo con funzioni e architetture “simili” al cervello dei mammiferi.

Da qui in poi la svolta poiché Versace con i colleghi Anatoli Gorchet e Heather Ames sviluppa un modello di rete neurale che Nasa, Darpa, Air Force Research Labs e altri centri possono impiegare su ogni tipo di robot, anche il rover che per primo ha esplorato Marte. E così quattro dottorati e 19 brevetti dopo Neurala, nel 2013, entra nel programma Techstars per implementare l’intelligenza artificiale su scala commerciale. I suoi software nel frattempo sono stati installati su più di 56 milioni di smartphone, telecamere intelligenti, droni, robot e macchine industriali. Ora la sbarco in Europa.

“Ho deciso di aprire la sede europea di Neurala a Trieste perché nel triangolo compreso fra Torino, Trieste e Bologna ci sono aziende strategiche e perché vogliamo collaborare con eccellenze come Sissa, Università degli Studi di Trieste e Università degli Studi di Udine“, dice Versace. Al momento si stanno vagliando varie opzioni immobiliari, ma la prima fase riguarderà sopratutto la selezione di nuovo personale di vendita e assistenza. Poi saranno poste le basi per realizzare un polo di ricerca e sviluppo sinergico a quello di Boston.

Il prodotto di punta di Neurala
Nel 2020 Neuralia ha lanciato un software, Visual inspection automation (Via), che garantisce alle imprese l’ispezione della qualità sulle linee di produzione, senza bisogno del consueto e diffuso cloud. Insomma la tecnologia è dove serve, direttamente nelle telecamere o sui macchinari, con vantaggi sotto il profilo della sicurezza informatica. E senza contare i contesti dove la connettività non risulta all’altezza delle esigenze industriali. Tra i partner l’Ima di Bologna, specializzata in packaging, e la Antares Vision, nel Bresciano, leader nelle ispezioni per il controllo qualità e il controllo della filiera.

Neurala vuole arrivare a sviluppare macchine che controllano la qualità di una produzione dalla a alla z. E per qualsiasi prodotto: dai circuiti integrati al cibo. Un tempo si chiamava visione artificiale. Era la capacità di ispezionare un oggetto sfruttando il confronto tra una ripresa e una base dati pre-esistente. Il problema, come spiega Versace, è che questo approccio fallisce quando la differenza tra gli attributi di un buon prodotto e i difetti è altamente qualitativa, sottile e variabile.

La soluzione è nel deep learning, una declinazione dell’intelligenza artificiale. Il software, in questo caso, impara a riconoscere le difformità e quindi a rilevare anomalie produttive. Neurala si affida all’edge learning: la capacità intellettiva artificiale è presente direttamente nelle fotocamere e nelle macchine. In questo modo si opera con una latenza ridotta, a velocità costante e senza riflessi negativi sui costi.

Friuli Venezia Giulia strategico
“Vogliamo continuare a essere un punto di riferimento internazionale, e in particolare per il centro cst Europa, per chi sa coniugare innovazione, ricerca e forti capacità imprenditoriali, con l’obiettivo di creare nuovi posti di lavoro per giovani altamente specializzati“, ha commentato recentemente il presidente del Friuli Venezia Giulia Massimiliano Fedriga. La regione è attualmente la terza in Italia per incidenza del numero di startup innovative costituite rispetto alle nuove società di capitali, con circa il 5% del totale nazionale.

A sostegno di questo progetto c’è Friulia. La finanziaria regionale che dagli anni ’60 ha contribuito al successo della rinnovata rete di imprese del territorio.”Il nostro obiettivo come finanziaria regionale è fare venture capital. Investimenti in aziende consolidate o anche startup, ma sempre di minoranza. Poi dopo 5 anni si decide insieme agli imprenditori come procedere“, spiega la presidente Federica Seganti. Friulia ha sottoscritto un aumento di capitale da un milione di euro in Neurala e la sta aiutando nella ricerca della sede e dei partner industriali e tecnici. Prepara il terreno insomma. Perché in una zona dove le imprese spesso sono molto verticali sulle loro attività capita anche che non sappiano che il vicino è un cliente o fornitore ideale.

Human Brain/Cloud Interface: la tecnologia del futuro fornirà accesso istantaneo alla conoscenza del mondo e all'intelligenza artificiale



Immagina una tecnologia futura che fornisca accesso istantaneo alla conoscenza del mondo e all'intelligenza artificiale , semplicemente pensando a un argomento oa una domanda specifici.

Comunicazione, istruzione, lavoro e il mondo come lo conosciamo sarebbe trasformato.

Scrivendo su Frontiers in Neuroscience, una collaborazione internazionale guidata da ricercatori dell'UC Berkeley e dell'Istituto statunitense per la produzione molecolare, prevede che il progresso esponenziale in nanotecnologia, nanomedicina, intelligenza artificiale e calcolo porterà questo secolo allo sviluppo di un "Human Brain/Cloud Interface". ” (B/CI), che collega le cellule cerebrali a vaste reti di cloud computing in tempo reale.

Nanobot nel cervello

Il concetto di B/CI è stato inizialmente proposto dall'inventore e autore futurista Ray Kurzweil, il quale ha suggerito che i nanorobot neurali, nati da un'idea di Robert Freitas, Jr., autore senior della ricerca, potrebbero essere utilizzati per collegare la neocorteccia del cervello umano a un “neocorteccia sintetica” nel cloud.

La nostra neocorteccia rugosa è la parte più nuova, intelligente e "cosciente" del cervello.

I nanorobot neurali proposti da Freitas fornirebbero il monitoraggio diretto e in tempo reale e il controllo dei segnali da e verso le cellule cerebrali.

"Questi dispositivi navigherebbero nel sistema vascolare umano, attraverserebbero la barriera emato-encefalica e si autoposizionano con precisione tra, o addirittura all'interno delle cellule cerebrali", spiega Freitas.

"Poi trasmetterebbero in modalità wireless informazioni codificate da e verso una rete di supercomputer basata su cloud per il monitoraggio dello stato cerebrale in tempo reale e l'estrazione dei dati".

L'internet dei pensieri

Questa corteccia nel cloud consentirebbe il download di informazioni in stile "Matrix" nel cervello, afferma il gruppo.

"Un sistema B/CI umano mediato dalla nanorobotica neurale potrebbe fornire agli individui l'accesso istantaneo a tutta la conoscenza umana cumulativa disponibile nel cloud, migliorando significativamente le capacità di apprendimento e l'intelligenza umana", afferma il dott. Nuno Martins, autore principale.

La tecnologia B/CI potrebbe anche consentirci di creare un futuro "supercervello globale" che collegherebbe reti di cervelli umani individuali e IA per consentire il pensiero collettivo.

"Anche se non è ancora particolarmente sofisticato, è già stato testato un sistema 'BrainNet' umano sperimentale, che consente lo scambio di informazioni guidato dal pensiero tramite il cloud tra i singoli cervelli", spiega Martins.

“Utilizzava segnali elettrici registrati attraverso il cranio dei 'trasmettitori' e la stimolazione magnetica attraverso il cranio dei 'ricevitori', consentendo l'esecuzione di compiti cooperativi.

“Con l'avanzamento della nanorobotica neurale, prevediamo la futura creazione di 'supercervelli' in grado di sfruttare i pensieri e il potere di pensiero di un numero qualsiasi di esseri umani e macchine in tempo reale.

Questa cognizione condivisa potrebbe rivoluzionare la democrazia, aumentare l'empatia e infine unire gruppi culturalmente diversi in una società veramente globale».

Quando possiamo connetterci?

Secondo le stime del gruppo, anche i supercomputer esistenti hanno velocità di elaborazione in grado di gestire i volumi necessari di dati neurali per B/CI, e stanno diventando sempre più veloci.

Piuttosto, è probabile che il trasferimento di dati neurali da e verso i supercomputer nel cloud rappresenti l'ultimo collo di bottiglia nello sviluppo di B/CI.

"Questa sfida include non solo trovare la larghezza di banda per la trasmissione di dati globale", avverte Martins, "ma anche come abilitare lo scambio di dati con i neuroni tramite piccoli dispositivi incorporati in profondità nel cervello".

Una soluzione proposta dagli autori è l'uso di "nanoparticelle magnetoelettriche" per amplificare efficacemente la comunicazione tra i neuroni e la nuvola.

"Queste nanoparticelle sono già state utilizzate in topi viventi per accoppiare campi magnetici esterni a campi elettrici neuronali, ovvero per rilevare e amplificare localmente questi segnali magnetici e consentire loro di alterare l'attività elettrica dei neuroni", spiega Martins.

"Questo potrebbe funzionare anche al contrario: i segnali elettrici prodotti da neuroni e nanorobot potrebbero essere amplificati tramite nanoparticelle magnetoelettriche, per consentire il loro rilevamento al di fuori del cranio".

Portare queste nanoparticelle – e nanorobot – in modo sicuro nel cervello attraverso la circolazione, sarebbe forse la sfida più grande di tutte in B/CI.

“È necessaria un'analisi dettagliata della biodistribuzione e della biocompatibilità delle nanoparticelle prima che possano essere prese in considerazione per lo sviluppo umano.

Tuttavia, con queste e altre tecnologie promettenti per il B/CI che si sviluppano a un ritmo sempre crescente, un 'Internet dei pensieri' potrebbe diventare una realtà prima della fine del secolo”, conclude Martins.

Ulteriori informazioni: Nuno RB Martins et al. Interfaccia cervello umano/cloud, Frontiers in Neuroscience (2019). DOI: 10.3389/fnins.2019.00112
Informazioni sulla rivista: Frontiers in Neuroscience
Provided by Frontiers

Informatica quantistica: una tabella di marcia per il futuro

www.aranca.com/knowledge-library/a...p-to-the-future

Con l'informatica classica che ha raggiunto il suo limite e i requisiti di elaborazione avanzata in aumento a causa dell'avvento dei big data e dell'intelligenza artificiale, l'informatica quantistica ha trasformato la necessità del momento. Tuttavia, affrontare le complessità della meccanica quantistica è una sfida che molte aziende stanno cercando di superare. Sebbene la tecnologia sia ancora in una fase nascente, è imperativo per tutti i settori iniziare a esplorare il potenziale dell'informatica quantistica e sviluppare una road map per casi d'uso personalizzati.

Contesto
domanda di potenza di calcolo ha fatto passi da gigante con l'avvento di tecnologie avanzate, come l'intelligenza artificiale (AI) e le reti neurali, e l'inevitabile fallimento della legge di Moore. Di conseguenza, il calcolo quantistico (QC) ha trasformato la necessità del momento. Il controllo qualità sfrutta le proprietà uniche della meccanica quantistica della sovrapposizione e dell'entanglement per offrire una potenza di calcolo e una sicurezza esponenzialmente superiori rispetto al calcolo classico.

Scenario attuale Il controllo
qualità ha fatto molta strada negli ultimi anni, supportato dall'enorme quantità di ricerca e sviluppo (R&S) condotta da vari istituti e organizzazioni. Q System One di IBM, il primo sistema di calcolo quantistico approssimativo universale integrato, presentato al Consumer Electronics Show (CES) 2019, è l'ultima prova di questi sforzi di ricerca e sviluppo. dimostrazione di Google dell'elaborazione delle informazioni a 72 qubit; comunicazione sicura basata su satellite quantistico della Cina su 1200 chilometri; e i servizi cloud quantistici lanciati da Forest TM di Rigetti , Cirq di Google e Aliyun di Alibaba sono alcuni degli esempi dei risultati ottenuti in questo settore negli ultimi anni.

L'attuale ecosistema QC si è notevolmente evoluto e può essere classificato in fornitori end-to-end (come IBM, Google, Rigetti, Microsoft e Alibaba), giocatori hardware e di sistema (come Intel, IonQ e QuTech), software e giocatori di servizi (come 1QBit, QC Ware, Zapata Computing e CQC) e specialisti (come Q-CTRL, QubitLogic e Silicon Quantum Computing). Ciò indica che si stanno compiendo sforzi simultanei in vari aspetti relativi al controllo di qualità.

Tendenze, come la crescente copertura delle notizie dal 2017, un aumento del numero di qubit raggiunti (Rigetti ha annunciato piani per un chip quantistico da 128 qubit), un aumento degli investimenti in capitale di rischio e l'avanzamento del numero di progetti di calcolo quantistico interni dai giganti della tecnologia (come IBM, Google, Microsoft e Alibaba), indicano un'accettazione positiva delle implementazioni QC nei prossimi anni.

Dal punto di vista dell'analisi di mercato, l'attuale dimensione del mercato globale del controllo qualità è di pochi milioni di dollari; tuttavia, si prevede che raggiungerà circa 1 miliardo di dollari entro il 2030. La stima di mercato dipende in larga misura dalle future scoperte tecnologiche. Le prime scoperte faciliterebbero una penetrazione più rapida nel mercato.

Casi d'uso potenziali
Nei prossimi 5-10 anni, QC dovrebbe offrire vantaggi aziendali in tre aree: simulazione quantistica, ottimizzazione quantistica e apprendimento automatico basato sui quanti. I potenziali casi d'uso del controllo di qualità esistono in vari settori industriali, che potrebbero essere realizzati prima del previsto. Nell'industria high-tech o IT, il controllo di qualità verrebbe applicato alle reti neurali, alla sicurezza informatica e alle strategie di offerta per gli annunci pubblicitari e per la verifica e la convalida del software. IBM, Google, Microsoft, Alibaba, Baidu e Samsung sono alcune delle aziende che lavorano in questa direzione. Nel settore dei beni industriali, Airbus, NASA, BMW, Volkswagen e Lockheed Martin sono alcune delle aziende che lavorano per risolvere problemi come la simulazione del traffico, la guida autonoma e la modellazione del flusso d'aria di un'ala di aeroplano utilizzando il controllo di qualità. Allo stesso modo, aziende come BASF, Amgen, JPMorgan Chase e

Roadmap futura
Poiché il controllo qualità ha una curva di apprendimento ripida e la creazione di competenze interne richiede tempo, le grandi aziende devono iniziare a lavorare per adottare il controllo qualità il prima possibile, se non l'hanno già iniziato. Potrebbero iniziare determinando l'impatto del controllo qualità su alcuni dei loro casi d'uso specifici e il tempo necessario per realizzare o implementare il controllo qualità. Nei prossimi 12-18 mesi, le aziende potrebbero svolgere i compiti mostrati nella figura seguente.



Sulla base di un'analisi iniziale, le aziende potrebbero valutare i tempi previsti per il vantaggio quantistico per il loro caso d'uso specifico e il valore di business corrispondente, che possono utilizzare per decidere i prossimi passi possibili:

Osservare il campo (tempi previsti più lunghi e basso valore aziendale): monitorare periodicamente l'ecosistema QC e analizzare il potenziale aziendale
Segui le entità attive (tempo previsto più lungo, ma alto valore aziendale): acquisisci esperienza nel controllo qualità partecipando a comunità, gruppi o reti di controllo qualità
Collaborare con i leader del controllo qualità (tempi previsti più brevi, ma basso valore aziendale): guidare i propri sforzi interagendo con l'ecosistema del controllo qualità
Leader sul campo (tempo previsto più breve e valore aziendale elevato): costruire una rete superiore lanciando nuove offerte
Qualsiasi azienda di qualsiasi settore può utilizzare le linee guida precedenti per affermarsi nel campo del controllo di qualità. Ad esempio, un'azienda operante nel settore petrolifero e del gas, interessata a una supply chain driverless, potrebbe allineare i propri obiettivi a quelli del QC. Potrebbe utilizzare il framework precedentemente menzionato per creare una strategia per applicare il controllo di qualità determinando i processi che devono essere ottimizzati dal serbatoio al cliente finale (come l'estrazione o il trasporto); valutare i limiti dell'attuale ottimizzazione per ogni processo in silos della supply chain; stimare il potenziale valore non sfruttato per ogni singolo processo ottimizzato localmente; e visualizzare come apparirebbe un sistema di supply chain end-to-end ideale, tra le altre cose.

Interfaccia cervello umano/cloud

www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2019.00112/full

Internet comprende un sistema globale decentralizzato che serve lo sforzo collettivo dell'umanità per generare, elaborare e archiviare dati, la maggior parte dei quali è gestita dal cloud in rapida espansione. Un sistema stabile, sicuro e in tempo reale può consentire l'interfacciamento del cloud con il cervello umano. Una strategia promettente per abilitare un tale sistema, indicata qui come "interfaccia cervello umano/nuvola" ("B/CI"), sarebbe basata su tecnologie qui denominate "nanorobotica neurale". Si prevede che le future tecnologie neuronanorobotiche faciliteranno diagnosi accurate ed eventuali cure per le 400 condizioni che colpiscono il cervello umano. La nanorobotica neurale può anche abilitare un B/CI con connettività controllata tra l'attività neurale e l'archiviazione e l'elaborazione di dati esterni, tramite il monitoraggio diretto del 86 × 10 9 del cervelloneuroni e ∼2 × 10 14 sinapsi. Successivamente alla navigazione nel sistema vascolare umano, tre specie di neuralnanorobot (endoeurobot, gliabot e synaptobot) potrebbero attraversare la barriera emato-encefalica (BBB), entrare nel parenchima cerebrale, entrare nelle singole cellule cerebrali umane e autoposizionarsi nei segmenti iniziali dell'assone di neuroni (endoeurobot), all'interno delle cellule gliali (gliabot) e in intima vicinanza alle sinapsi (sinaptobot). Trasmetterebbero quindi in modalità wireless fino a ∼6 × 10 16 bit al secondo di informazioni elettriche cerebrali umane elaborate e codificate in modo sinattico tramite fibre ottiche nanorobotiche ausiliarie (30 cm 3 ) con la capacità di gestire fino a 10 18bit/sec e fornisce un rapido trasferimento dei dati a un supercomputer basato su cloud per il monitoraggio in tempo reale dello stato cerebrale e l'estrazione dei dati. Un B/CI umano neuralnaroboticamente abilitato potrebbe fungere da condotto personalizzato, consentendo alle persone di ottenere un accesso diretto e istantaneo praticamente a qualsiasi aspetto della conoscenza umana cumulativa. Altre applicazioni previste includono una miriade di opportunità per migliorare l'istruzione, l'intelligenza, l'intrattenimento, i viaggi e altre esperienze interattive. Un'applicazione specializzata potrebbe essere la capacità di impegnarsi in esperienze esperienziali/sensoriali completamente immersive, incluso quello che qui viene definito "ombreggiatura trasparente" (TS). Attraverso TS, gli individui potrebbero sperimentare segmenti episodici della vita di altri partecipanti disposti (localmente o remoti) a, si spera,

introduzione
“Avremo nanobot che… collegano la nostra neocorteccia a una neocorteccia sintetica nella nuvola… Il nostro pensiero sarà un…. ibrido biologico e non biologico”.

— Ray Kurzweil, TED 2014

C'è una spinta incessante in medicina verso lo sviluppo di dispositivi e sistemi più piccoli, più capaci, efficaci ed economici. Il motore principale di questa ricerca riguarda la genesi cellulare e subcellulare della malattia umana, alla quale scala i nanodispositivi possono interagire direttamente e potenzialmente influenzare positivamente gli esiti della malattia o prevenirli del tutto, in particolare per quanto riguarda i disturbi cerebrali ( Kandel et al., 2000 , Kandel, 2001 ; Zigmond et al., 2014 ; Chaudhury et al., 2015 ; Fornito et al., 2015 ; Falk et al., 2016). La ricerca di strumenti sempre più piccoli per curare i pazienti si sta avvicinando a un momento cruciale nella storia della medicina poiché si prevede che la nanomedicina avanzata, in particolare la nanorobotica medica, fungerà da strumento dinamico per affrontare la maggior parte dei disturbi del cervello umano. L'obiettivo è quello di consentire finalmente ai professionisti medici di trattare le malattie a risoluzione cellulare e subcellulare individuale ( Freitas, 1998 , 1999b , 2003 , 2005a , c , 2007 , 2016 ; Morris, 2001 ; Astier et al., 2005 ; Patel et al. ., 2006 ; Park et al., 2007 ; Popov et al., 2007 ;Mallouk e Sen, 2009 ; Martel et al., 2009 ; Kostarelos, 2010 ; Mavroides e Ferreira, 2011 ; Boehm, 2013 ).

L'applicazione dei nanorobot al cervello umano è qui indicata come "nanorobotica neurale". Questa tecnologia può consentire il monitoraggio, la registrazione e persino la manipolazione di molti tipi di informazioni relative al cervello a livello cellulare e organellare ( Martins et al., 2012 , 2015 , 2016 ). Si prevede che i nanorobot neurali medici abbiano la capacità di monitorare in tempo reale e non distruttivo l'attività neuroelettrica a singolo neurone e a singola sinapsi, il traffico locale di neuropeptidi e altri dati funzionali rilevanti, consentendo anche l'acquisizione di informazioni strutturali fondamentali dalle superfici dei neuroni , per migliorare la mappa del connettoma di un cervello umano vivente ( Sporns et al., 2005 ; Lu et al., 2009 ;Anderson et al., 2011 ; Kleinfeld et al., 2011 ; Seung, 2011 ; Martins et al., 2012 , 2015 , 2016 ). Si prevede che il monitoraggio non distruttivo dell'intero cervello mediato da neuronanoroboticamente accoppiato con capacità di riparazione di singole cellule ( Freitas, 2007 ) fornirà una potente capacità medica per trattare efficacemente la maggior parte o tutti i 400 disturbi cerebrali noti, tra cui, in particolare: il morbo di Parkinson e Alzheimer ( Freitas, 2016 ), dipendenza, demenza, epilessia e disturbi del midollo spinale ( NINDS, 2017 ).

I Neuralnanorobot dovrebbero anche potenziare molte applicazioni non mediche che cambiano il paradigma, incluso un significativo miglioramento cognitivo umano, fornendo una piattaforma per l'accesso diretto alle capacità di archiviazione ed elaborazione del supercalcolo e interfacciandosi con i sistemi di intelligenza artificiale. Poiché le tecnologie basate sull'informazione stanno migliorando costantemente i loro rapporti prezzo-prestazioni e il design funzionale a un ritmo esponenziale, è probabile che una volta entrate nella pratica clinica o nelle applicazioni non mediche, le tecnologie neuralnanorobotiche possano funzionare in parallelo con potenti sistemi di intelligenza artificiale, supercalcolo, e produzione molecolare avanzata.

Inoltre, i dispositivi nanomedici autonomi dovrebbero essere biocompatibili, principalmente a causa dei loro materiali strutturali, che consentirebbero una residenza estesa all'interno del corpo umano ( Freitas, 1999a , 2002 , 2003 ). I nanorobot neurali medici potrebbero anche essere fabbricati in quantità terapeutiche sufficienti per il trattamento di singoli pazienti, utilizzando materiali diamantati, poiché questi materiali possono fornire la massima forza, resilienza e affidabilità in vivo ( Freitas, 2010). Una "Nanofactory Collaboration" internazionale in corso guidata da Robert Freitas e Ralph Merkle ha l'obiettivo primario di costruire la prima nanofabbrica al mondo, che consentirà la produzione di massa di avanzati nanorobot a diamante autonomi per applicazioni mediche e non mediche ( Freitas e Merkle, 2004 , 2006 ; Freitas, 2009 , 2010 ).

È concepibile che entro i prossimi 20-30 anni, la nanorobotica neurale possa essere sviluppata per consentire un'interfaccia sicura, istantanea e in tempo reale tra il cervello umano e i sistemi informatici biologici e non biologici, potenziando le interfacce cervello-cervello ( BTBI), interfacce cervello-computer (BCI) e, in particolare, interfacce cervello/nuvola sofisticate (B/CI). Tali sistemi umani B/CI possono alterare drasticamente le comunicazioni uomo/macchina, portando la promessa di un significativo miglioramento cognitivo umano ( Kurzweil, 2014 ; Swan, 2016 ).

Storicamente, una svolta fondamentale verso la possibilità di un B/CI è stata la misurazione iniziale e la registrazione dell'attività elettrica del cervello tramite EEG nel 1924 ( Stone e Hughes, 2013). All'epoca, l'EEG segnò un progresso storico negli strumenti diagnostici neurologici e psichiatrici, poiché questa tecnologia consentiva la misurazione di una varietà di malattie cerebrali, la quantificazione delle deviazioni indotte da diversi stati mentali e il rilevamento delle onde alfa oscillatorie (8-13 Hz), la cosiddetta “onda di Berger”. Le prime misurazioni EEG richiedevano l'inserimento di fili d'argento nel cuoio capelluto dei pazienti, che in seguito si sono evoluti in fogli d'argento che sono stati aderiti alla testa. Questi sensori rudimentali erano inizialmente collegati a un elettrometro capillare Lippmann. Tuttavia, sono stati ottenuti risultati significativamente migliori attraverso l'uso di un galvanometro di registrazione a doppia bobina Siemens, che aveva una risoluzione elettronica di 0,1 mv ( Jung e Berger, 1979 ).

La prima istanza scientifica riportata del termine "interfaccia cervello-computer" risale al 1973, circa 50 anni dopo la prima registrazione EEG, quando si prevedeva che i segnali elettrici cerebrali riportati dall'EEG potessero essere impiegati come supporti dati nelle comunicazioni uomo-computer. Questo suggerimento presupponeva che le decisioni e le reazioni mentali potessero essere sondate dalle fluttuazioni del potenziale elettroencefalografico misurate sul cuoio capelluto umano e che i fenomeni EEG significativi dovessero essere visti come una struttura complessa di onde elementari che riflettevano eventi corticali individuali ( Vidal, 1973 ).

Attualmente, invasivo1 e interfacce cervello-computer non invasivi e sistemi di comunicazione cervello-cervello non invasivi sono già stati dimostrati sperimentalmente e sono oggetto di seria ricerca in tutto il mondo. Una volta maturate, queste tecnologie esistenti potrebbero fornire trattamenti per pazienti completamente paralizzati, consentendo eventualmente il ripristino del movimento negli arti paralizzati attraverso la trasmissione di segnali cerebrali a muscoli o dispositivi protesici esterni ( Birbaumer, 2006 ). La prima trasmissione diretta segnalata di informazioni tra due cervelli umani senza intervento di sistemi sensoriali motori o periferici è avvenuta nel 2014, utilizzando una tecnica di comunicazione cervello-cervello denominata "iperinterazione" ( Grau et al., 2014 ).

La tecnologia futura più promettente a lungo termine per interfacce uomo-cervello-computer non distruttive e in tempo reale e comunicazioni cervello-cervello potrebbe essere la nanorobotica neurale ( Martins et al., 2016 ). La nanorobotica neurale, che è l'applicazione di nanorobot medici al cervello umano, è stata ideata per la prima volta da Freitas, che ha proposto l'uso di nanorobot per il monitoraggio diretto in tempo reale del traffico neurale dai neuroni in vivo , nonché la traduzione di messaggi ai neuroni ( Freitas, 1999b , 2003). Altri autori hanno anche immaginato B/CI e previsto che in futuro gli esseri umani avranno accesso a una neocorteccia sintetica non biologica, che potrebbe consentire un B/CI diretto. Nei prossimi decenni, la nanorobotica neurale potrebbe consentire un'interfaccia non distruttiva, in tempo reale e ad altissima risoluzione tra il cervello umano e piattaforme informatiche esterne come il "cloud".

Il termine "cloud" si riferisce al cloud computing, un paradigma della tecnologia dell'informazione (IT) e un modello per consentire l'accesso ubiquo a pool condivisi di risorse configurabili (come reti di computer, server, storage, applicazioni e servizi), che possono essere rapidamente provisioning con il minimo sforzo di gestione, spesso tramite Internet. Sia per le applicazioni personali che per quelle aziendali, il cloud facilita l'accesso rapido ai dati, fornisce ridondanza e ottimizza l'utilizzo globale delle risorse di elaborazione e archiviazione consentendo l'accesso praticamente da qualsiasi luogo del pianeta. Tuttavia, la sfida principale per le tecnologie di elaborazione delle informazioni globali basate su cloud a livello mondiale è la velocità di accesso al sistema, o latenza. Ad esempio, l'attuale tasso di latenza di andata e ritorno per i loop transatlantici tra New York e Londra è ∼90 ms (Verizon, 2014 ). Poiché ora ci sono più di 4 miliardi di utenti Internet in tutto il mondo, il suo impatto economico sull'economia globale è sempre più significativo. L'impatto economico delle sole applicazioni IoT (Internet of Things) è stato stimato dal McKinsey Global Institute tra $ 3,9 e $ 11,1 trilioni all'anno entro il 2025. L'impatto economico globale dell'elaborazione delle informazioni basata su cloud nei prossimi decenni potrebbe essere a almeno un ordine di grandezza superiore una volta che i servizi cloud vengono combinati in modi prima inimmaginabili, sconvolgendo interi settori ( Miraz et al., 2015 ). Un B/CI umano mediato dalla nanorobotica neurale, potenzialmente disponibile entro 20-30 anni, richiederà un accesso a Internet a banda larga con velocità di upload e download estremamente elevate, rispetto alle tariffe odierne.

L'umanità ha al suo interno una spinta potente e incessante per esplorare e sfidare se stessa, per migliorare la sua condizione collettiva sondando e spingendo incessantemente i confini mentre tenta costantemente di violare quelle barriere che separano debolmente il possibile dall'impossibile. Le nozioni di potenziamento umano e potenziamento cognitivo nascono da questi principi.

Questa spinta include una ricerca incessante di esplorazione e un desiderio costante di interazione sociale e comunicazione, entrambi fattori che sono catalizzatori per la rapida crescita della globalizzazione. Di conseguenza, lo sviluppo di una tecnologia B/CI umana non distruttiva e in tempo reale può fungere da canale intimo e personalizzato attraverso il quale gli individui avrebbero accesso istantaneo praticamente a qualsiasi aspetto della conoscenza umana cumulativa e anche la capacità specializzata facoltativa di impegnarsi in una miriade di mondi esperienziali e sensoriali completamente immersivi in ​​tempo reale.

Il cervello umano
Il cervello umano quantitativo
Il cervello umano comprende un notevole sistema di immagazzinamento ed elaborazione delle informazioni che possiede una straordinaria efficienza di calcolo per volume, con un peso medio di 1400 g e un volume di 1350 cm 3 , contenuto in un volume intracranico “medio” di ∼1.700 cm 3 . Una breve quantificazione dei componenti del cervello e parametri operativi include ~1,350 cm 3 (~75%) cellule cerebrali, ~200 cm 3 (15%) del sangue, e fino a ~150 cm 3 (10%) di fluido cerebrospinale ( Rengachary e Ellenbogen, 2005 ). È stato stimato che la potenza computazionale grezza del cervello umano va da 10 13 a 10 16 operazioni/sec ( Merkle, 1989). Le informazioni basate sul potenziale d'azione funzionale del cervello umano sono stimate come 5,52 × 10 16 bit/sec ( Martins et al., 2012 ), con una potenza cerebrale stimata in 15-25 W e una densità di potenza di 1,1-1,8 × 10 4 W /m 3 ad una temperatura di esercizio di 37,3°C ( Freitas, 1999b ).

Quando si considera il cervello umano a livello regionale, una componente eccezionale è la neocorteccia ( Tabelle 1 , 2 ), che ha un'architettura neurale altamente organizzata che comprende domini sensomotori, cognitivi ed emotivi ( Alexander et al., 1986 ; Fuster e Bressler). , 2012 ). Questa struttura corticale è costituita da disposizioni mini-colonnari e laminari di neuroni che sono collegati tramite connessioni afferenti ed efferenti distribuite su più regioni del cervello ( Lorento de Nó, 1938 ; Mountcastle, 1997 ; Shepherd and Grillner, 2010 ; Opris, 2013 ; Opris et al. ., 2011 , 2013 , 2014, 2015 ). Le minicolonne corticali sono costituite da catene di neuroni piramidali circondate da una "cortina di inibizione" formata da interneuroni ( Szentágothai e Arbib, 1975 ).

continua nel link con tabelle

L’umanità è in pericolo per via degli OGM umani, lo afferma un ricercatore
https://www.segnidalcielo.it/lumanita-e-in...un-ricercatore/



Angelo Vescovi, professore di biologia e ricercatore, ha lanciato un grido d’allarme da non sottovalutare: “vogliono produrre OGM umani ( organismi geneticamente modificati ) che metterebbero a rischio l’intera umanità”. Quali pericoli corriamo? Scopriamolo insieme attraverso l’intervista concessa da Angelo Vescovi alla rivista “Nature”.

Cosa sono gli OGM?
Un OGM è un organismo geneticamente modificato, ovvero un essere vivente che possiede un patrimonio genetico che è stato modificato tramite alcuni esperimenti di laboratorio. Le tecniche di ingegneria genetica sono sempre più moderne e di questo passo chissà dove arriveremo.

Gli OGM, come ormai sappiamo, sono utilizzati principalmente nel settore dell’agricoltura, dell’alimentazione e della medicina, mettendo la nostra salute di fronte ad un rischio persistente. L’opinione pubblica spesso si divide su questo tema, ma certamente non possiamo più chiudere gli occhi di fronte a questa situazione che comincia ad assumere connotati drammatici.

Quali pericoli incombono sull’Umanità?
Un gruppo di scienziati, coordinati dal professor Angelo Vescovi, ha voluto metterci in guardia da quanto starebbe accadendo alle nostre spalle. Angelo Vescovi, proprio in questi giorni, ha rilasciato un’intervista molto interessante alla rivista “Nature”, fornendo dettagli singolari in merito alla situazione.

Questo tipo di sperimentazione, concepita ipoteticamente per curare le malattie, metterebbe in realtà a rischio l’intera umanità. Il professor Vescovi ha dichiarato che questi “test” possono modificare le cellule che appartengono alla linea germinale invece di quelle somatiche. Per chi non lo sapesse il mutamento del DNA delle cellule germinali creerebbe in un ipotetico neonato, per esempio, mutamenti genetici che sarebbero poi diffusi alle generazioni future. Veri e propri esperimenti da laboratorio!

Solamente questa situazione basterebbe per far inorridire ed accapponare la pelle, ma purtroppo non è tutto, c’è anche di peggio. Questi esperimenti infatti difficilmente non incontrano difficoltà e di conseguenza ci sarebbe un aumento di persone malate. Individui ammalati che dovrebbero a loro volta subire ulteriori modifiche del DNA per essere curati. Da brividi vero?



Il professor Angelo Vescovi, sempre nella sua intervista, parla inoltre di rischio tumori e di incognita per quanto riguarda la capacità riproduttiva dell’uomo. Con tutte queste ipotesi inquietanti il destino dell’umanità sarebbe certamente segnato. Il genere umano corre dei rischi? La risposta è certamente un si.

Le persone folli, di questo passo nell’arco di pochi anni, saranno messe nelle “condizioni” di poter “scegliere”, esattamente come si fa al mercato, il figlio che esteticamente hanno sempre desiderato. Stiamo andando verso la demenza più assoluta!

Di Stefano Sorce

Per Gerd Leonhard la singolarità non è lontana
https://www.controcorrenteblog.com/2017/09...-non-e-lontana/
Il futurista Gerd Leonhard sostiene che la singolarità tecnologica è più vicina di quanto pensiamo. Pensa addirittura che potrà assistere al suo avvento nel corso della sua vita (ha 56 anni). Vediamo quali sono le sue motivazioni.



Singolarità in arrivo?
Gerd Leonhard mette a confronto diverse definizioni di singolarità. Una è la seguente: “Nella matematica o nella fisica, la singolarità è il punto in cui una funzione assume un valore infinito perché è incomprensibilmente grande. La singolarità tecnologica […] è il momento in cui l’intelligenza artificiale passa ad essere “superintelligenza artificiale” e diventa esponenzialmente più intelligente più rapidamente”.

Nel suo libro “Technology Vs Humanity“, Leonhard definisce la singolarità tecnologica come il momento in cui Le “macchine pensanti” diventano potenti come i cervelli umani, “il momento in cui i computer finiscono per trionfare e poi superano rapidamente i cervelli umani nel potere di calcolo”.

Questo momento, secondo il futurista, potrà verificarsi entro 20-25 anni, forse anche tra 12-15 anni. In anticipo rispetto a quanto prevede il noto inventore e futurista Ray Kurzweil. Quest’ultimo sostiene che nel 2029 i computer saranno intelligenti quanto gli esseri umani e che nel 2045 si verificherà la singolarità tecnologica.

Si tratterebbe in ogni caso di una crescita tecnologica esponenziale. Al momento, le applicazioni di intelligenza artificiale (IA) che funzionano meglio sono abbastanza limitate. Sono per di più forme di assistenza intelligente che però non possono sfruttare le proprie conoscenze e capacità per eseguire altre attività. Non possono applicare la loro intelligenze in settori indipendenti. Ad esempio, una macchina progettata per giocare a scacchi non può essere d’aiuto nella ricerca sulle terapie per il cancro.

L’intelligenza umana funziona nel modo opposto: le nostre esperienze e conoscenze sono “trasferibili, interconnesse e interdipendenti“. L’intelligenza umana è una forma di intelligenza che si potrebbe definire “generale”. Per Leonhard il cervello umano non segue la modalità operativa dell’efficienza, ma quello dell’inefficienza. Niente algoritmi o dati, bensì androritmi, ovvero emozioni, sentimenti, percezioni e così via. Leonhard si schiera quindi dalla parte di coloro che sostengono che l’umanità non è computabile.



I 3 acceleratori della singolarità tecnologica
“Nei prossimi 20 anni ci saranno più cambiamenti rispetti agli scorsi 300 anni“. Così Leonhard riassume la potenza di trasformazione dell’evoluzione esponenziale della tecnologia. Tale cambiamento procurerà vantaggi e rischi, come succede da sempre con il progresso tecnologico. Gerd Leonhard lo chiama HellVen (inferno/paradiso): “La vita potrebbe essere straordinaria (se governassimo la tecnologia saggiamente) o potrebbe essere estremamente disumana (se concedessimo poteri alla tecnologia infinitamente, insensatamente e non eticamente)“.

Oggi le applicazioni di intelligenza artificiale sono limitate, è vero. Ma stanno ricevendo sempre più supporti finanziari e tecnici. Questa spinta ci porterà a sviluppare un’intelligenza artificiale generale o AGI (Artificial General Intelligence). E proseguirà sempre più velocemente fino alla creazione di una superintelligenza artificiale o ASI (Artificial Super Intelligence).

Secondo Gerd Leonhard, sono 3 gli acceleratori che ci porteranno la singolarità prima di quanto immaginiamo.

Hardware: i progressi nell’ambito del calcolo quantistico sono costanti. “Entro 10 anni probabilmente vedremo macchine che saranno 1 milione di volte più potenti del computer medio che usiamo oggi e consumeranno anche molto meno energia“, ha scritto Leonhard. Anche i rapidi progressi nei settori della nanotecnologia e nella scienza dei materiali ci consentiranno di produrre dispositivi mobili di massa (tra cui robot e droni) sfruttando quantità notevolmente inferiori di minerali naturali e metalli preziosi.
Network: nei prossimi 7 anni avremo a disposizione reti mobili estremamente potenti, veloci ed economiche. Sensori sempre più sofisticati e l’internet of things daranno vita a un’epoca di iperconnettività: connessione, tracciabilità e monitoraggio costanti. “Questo tsunami di connettività e di dati immensamente esponenziali alimenteranno una nuova meta-intelligenza e un cervello globale di IA a una velocità e a un volume umanamente incomprensibili, in tempo reale“.
Potenza e batterie: numerose aziende stanno investendo per rendere le batterie più efficienti e meno costose. Leonhard si aspetta che entro 5 anni i dispositivi digitali dureranno un mese prima che si scarichino del tutto.
La legge di Moore sarà considerata definitivamente non più valida?



Concentrarsi sul perché adottare una tecnologia e chi la controlla
I pareri su un eventuale avvento della singolarità tecnologica sono diversi. Alcuni di questi si concentrano in particolar modo sul concetto stesso di intelligenza. Ad esempio, l’esperto di culture digitali Kevin Kelly ha spiegato il mito della superintelligenza artificiale in 5 punti. L’esperto di IA Ben Goertzel, invece, sostiene che l’arrivo di una superintelligenza artificiale è inevitabile e che starà a noi fare in modo che a beneficiarne saranno tutti.

Per Gerd Leonhard, però, la questione non è tanto come la tecnologia possa fare qualcosa, ma perché dovrebbe fare qualcosa e chi la controlla.

“Senza una solida gestione globale e un quadro etico umano (non tecnologico o di profitto/crescita) ci dirigeremo presto verso un nuovo tipo di corsa agli armamenti; e non solo nell’IA, ma anche nella manipolazione del genoma e nella geoingegneria. E questa è una corsa agli armamenti alla quale difficilmente sopravviveremmo come specie.”

La tecnologia ci cambia come esseri umani e continuerà a farlo. Dovremo quindi abbracciare il progresso tecnologico considerano i potenziali rischi che potremo correre. Gerd Leonhard, a tal proposito, ha proposto 5 nuovi diritti umani nell’era digitale che potranno aiutarci a non perdere la bussola.

Intelligenza artificiale dello sciame e il potere dell'elemento umano
www.cob.calpoly.edu/newsevents/art...-human-element/



Di Christina Arthur

In che modo i team aziendali possono potenziare la propria intelligenza collettiva? Questa è una domanda a cui il dottor Lynn Metcalf dell'Orfalea College of Business di Cal Poly e il dottor David Askay del dipartimento di comunicazione di Cal Poly hanno cercato di rispondere quando hanno collaborato con il dottor Louis Rosenberg, fondatore di Unanimous AI, un'azienda tecnologica con sede nella Silicon Valley, in un nuovo articolo sull'intelligenza artificiale dello sciame.

Il documento di 26 pagine, che è stato pubblicato nella California Management Review della Haas School of Business di Berkeley, è intitolato "Keeping Humans in the Loop: Pooling Knowledge through Artificial Swarm Intelligence per migliorare il processo decisionale aziendale". Fondamentalmente, introduce l'intelligenza artificiale dello sciame come una tecnologia di collaborazione in grado di migliorare l'intelligenza artificiale tradizionale sfruttando il potere collettivo del cervello umano.

Approfondisce anche come i team aziendali possono trarre vantaggio dalla tecnologia Swarm AI, aumentando la loro intelligenza rispetto ai metodi tradizionali per creare strumenti efficienti per un'ampia gamma di applicazioni, dalla previsione delle risorse finanziarie, alla previsione delle vendite attraverso l'ottimizzazione dell'input di gruppo.



“Lo strumento Swarm AI è un modo per integrare sia gli esseri umani che l'apprendimento automatico per prendere una decisione insieme. [L'obiettivo] è quello di mantenere gli esseri umani nel giro e di avere una sorta di influenza sui risultati".



Come spiega Askay, l'intelligenza artificiale di solito opera su dati preesistenti ricevuti dall'apprendimento automatico e sui modelli che identifica, un processo che in genere rimuove l'input umano dall'equazione. "Ci sono alcune preoccupazioni sulla rimozione delle persone da questo processo", afferma, "quindi lo strumento Swarm AI è un modo per integrare sia gli esseri umani che l'apprendimento automatico per prendere una decisione insieme. [L'obiettivo] è quello di mantenere gli esseri umani nel giro e di avere una sorta di influenza sui risultati.

Spiega inoltre che questo elemento umano è una componente importante, poiché la mente possiede intuizione e conoscenza implicita che è difficile da articolare. A volte, ad esempio, anche quando si soppesano decisioni complesse, una persona agirà con l'intuizione o l'istinto di prendere la decisione giusta, ma non è sicuro del perché. In uno scenario ideale, queste conclusioni si basano sull'esperienza e sulla conoscenza accumulata. Swarm AI consente di ascoltare questi istinti, senza il disordine umano di dover spiegare il ragionamento alla base di ogni decisione.

Metcalf aggiunge che questo strumento è diverso dalle altre IA perché coinvolge gli esseri umani in un processo decisionale collaborativo. In alcuni casi, dice, ha dimostrato che gli esseri umani, quando uniamo la nostra intelligenza, sono capaci di una maggiore saggezza o intelligenza collettiva rispetto all'apprendimento automatico. Dice anche che in un primo momento, il concetto di intelligenza artificiale dello sciame è stato concepito come un tipo di strumento divertente e collaborativo che i gruppi in rete potrebbero utilizzare all'interno delle chat room per prendere rapidamente decisioni e convergere sulle previsioni di gruppo, con team di studenti dell'Orfalea College che identificano all'esterno- applicazioni the-box per la tecnologia.

"Poi Unanimous AI ha ottenuto risultati davvero interessanti sulle previsioni per eventi come gli Oscar e il Kentucky Derby Superfecta", afferma, "e ha iniziato a decollare come uno strumento decisionale rigoroso che può essere utilizzato per le previsioni in situazioni aziendali. "

Dice anche che lo strumento Swarm AI può prevedere una vasta gamma di risultati perché non è specifico per argomento, pesando sui risultati delle World Series per prevedere quali squadre trionferanno, così come casi di utilizzo aziendale come quali maglioni venderanno , o quali film avranno i migliori risultati al botteghino.



"L'intelligenza artificiale unanime ha ottenuto risultati davvero interessanti sulle previsioni per eventi come gli Oscar e il Kentucky Derby Superfecta e ha iniziato a decollare come strumento decisionale rigoroso che può essere utilizzato per le previsioni in situazioni aziendali".



Secondo Metcalf, gli strumenti di intelligenza artificiale di Swarm sono attualmente utilizzati in tasche di industrie, in particolare nelle organizzazioni finanziarie per prevedere i mercati. Dice di credere fermamente che la tecnologia abbia il potenziale e la capacità di essere ampiamente utilizzata e che il futuro di Swarm AI dipende da quanto profondamente le aziende integrano lo strumento nelle loro attività quotidiane, che ovviamente dipende dai team che sperimentano risultati del mondo reale che convalidano guadagni prestazionali.

“Come outsider, è facile diventare scettici al riguardo”, dice Askay, “che penso sia l'ostacolo più grande. È proprio come quando arriva un nuovo prodotto. Ci vuole un po' di tempo per adattarsi".

Metcalf e Askay esprimono entrambi la loro speranza per il futuro dell'intelligenza artificiale dello sciame e per come la sua integrazione potrebbe affrontare alcune preoccupazioni sull'intelligenza artificiale e il suo rapido avanzamento. "C'è un senso di urgenza nel tenere gli umani al corrente dell'intelligenza artificiale", afferma Metcalf, "in modo che gli umani non siano relegati a eseguire la volontà delle macchine".